زندگی را در داده های خود تنفس کنید
زمان و توجه، مانند همیشه، در اولویت هستند. به خصوص زمانی که ما باید با محدودیت های سرعت و منابع کار کنیم در حالی که اطلاعات و بازارها با سرعت بیشتری حرکت می کنند و تغییر می کنند. هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها را به بینش‌های عملی با سرعت غیرانسانی ممکن می‌سازد. اما این داده ها باید درک، ترجمه و به اشتراک گذاشته شوند. تجسم داده های سریع، واضح و قانع کننده به شما امکان می دهد حجم زیادی از اطلاعات پیچیده را به عنوان یک داستان قدرتمند برای هر مخاطبی ارائه دهید.
چرا پردازش داده ها اینقدر خوب کار می کند و بهترین راه ها برای پردازش داده ها و ایجاد کسب و کار شما چیست؟
بیایید با تجسم شروع کنیم. بیشتر مردم یادگیرنده بصری هستند. ما به صورت بصری یاد می گیریم و ارتباط برقرار می کنیم زیرا در مقایسه با زبان نوشتاری، مغز ما برای مدت طولانی تری اطلاعات بصری را پردازش می کند . طی تحقیقات انجام شده به این نتیجه رسیده اند که مغز تصاویر و اطلاعات گرافیکی را تا 60000 برابر سریعتر از متن پردازش می کند. بنابراین شاید یک عکس چندین هزار کلمه ارزش داشته باشد .
داده ها به خودی خود، حتی زمانی که در جداول گسترده اعداد مرتب شده اند، از نظر توانایی ما برای پردازش سریع، محاسبه، تشخیص الگوها و یافتن معنی در نقطه مقابل طیف قرار دارند.
این مایه تاسف است زیرا در میان همه داده ها، بینش ارزشمند و مهمی وجود دارد. با این حال، سرعت ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها و نرم‌افزار تجسم بیش از حد، تفکر نسبتا کند ما را جبران می‌کند. این یک نمونه کامل از انسان ها و ماشین ها است که با نقاط قوت مکمل خود متحد می شوند تا نحوه دیدن و درک ما از جهان را تغییر دهند. همکاری پویا از هنر و علم در پردازش داده ها می تواند رشد انفجاری در خلاقیت و درآمد را در بین کل کسب و کارها برای شما فراهم کند.
ابزارهای دیجیتالی، تحلیلگران انسانی را قادر می‌سازد تا الگوها و روندها را مطالعه و تفسیر کنند تا به بینش‌های عملی برای انجام تنظیمات و توسعه ابتکارات دست یابند. با هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، می‌توانیم مقادیر کهکشانی از داده‌های به‌ظاهر تصادفی و آشفته را تقطیر کنیم که تقریباً برای هر انسانی که به دریایی از اعداد در جدول یا صفحه‌گسترده خیره شده است، معنی ندارد. با این حال، این بینش‌ها، که به‌عنوان مدل‌های بصری مرتب شده‌اند، یک داستان یا بسیاری از نسخه‌های احتمالی یک داستان را بیان می‌کنند، و استراتژی‌های مبتنی بر داده با استفاده از بهترین و مرتبط‌ترین اطلاعات توسعه می‌یابند.
داده ها، داده ها، همه جا…
داده ها باقیمانده دیجیتالی جهان در حال حرکت، زندگی، کار و بازی کردن است. این داده ها توسط تجارت، علم، فناوری، ورزش، و بسیاری از فعالیت های انسانی دیگر تولید می شود.
داده‌ها ارزشمند هستند زیرا میلیاردها داستان را بیان می‌کنند – داستان‌هایی از نوع Big Data
Big data را به عنوان یک رمان عظیم انسانی در حال پیشرفت تصور کنید و همه ما شخصیت های آن هستیم. اگر هر کلمه یک بایت داده باشد، آنگاه جهان روزانه 2.5 کوینتیلیون کلمه تولید می کند. این تعداد کلمات معادل نوشتن جنگ و صلح تولستوی در حدود 1.7 تریلیون بار در روز یا 19707697 بار در ثانیه است.
در همه جا، داده ها جریان می یابند و انباشته می شوند. البته، این پایان کار نیست.
شما داده ای دارید حالا چی؟ زمان تحلیل، تفسیر و ترجمه فرا رسیده است.
اکنون باید داستان ها را در داده ها پیدا کنید. شما مواد خام، کلمات و شاید برخی از جملات و پاراگراف ها را دارید، اما هیچ کدام از اینها هنوز معنی منسجمی ندارند. هیچ کس نمی توانست صحنه ای را از میان آن رشته کوه پرحرف انتخاب کند.
هنگامی که آن داده ها را دریافت کردید، چگونه آن را برای شما کار می کنید؟ در حالی که اهداف، مخاطبان و استراتژی‌ها بر اساس شرکت متفاوت است، تجسم داده‌ها اطلاعات را برای درک سریع و آسان در میان عملکردها، صنایع و حتی فرهنگ‌ها سازماندهی می‌کند.
روابط بین مجموعه‌های داده در عرض چند ثانیه در مقایسه با ساعت‌ها بررسی اطلاعات مشابه در جدول‌ها و صفحه‌گسترده‌ها مشخص می‌شود و همچنان روندها، الگوها و ارتباطات کلیدی وجود ندارد.
قبل از اینکه خیلی دیر شود منابع را جمع آوری کنید
در 28 ژانویه 1986، شاتل فضایی چلنجر اندکی پس از پرتاب منفجر شد. در طول بررسی، مشخص شد که دماهای سردتر، یکپارچگی حلقه های O را که شکننده شده بودند و از کار افتاده بودند، به خطر انداخته و منجر به انفجار شد. اگرچه مهندسان داده‌ها را جمع‌آوری کرده بودند و مجموعه‌های داده‌های مختلفی را در چندین جداول ارائه کرده بودند، مجموعه‌های داده‌های کلیدی دما و نرخ‌های شکست O-ring در رابطه با یکدیگر نشان داده نشده بودند. کارشناسان داده‌های مورد نیاز خود را داشتند اما آنها را به‌صورت بصری سازماندهی نکرده بودند
قدرت تجزیه و تحلیل داده ها و نمایش بصری می تواند بینش عملی در زمان واقعی را به شما بدهد تا تصمیمات مبتنی بر داده را در لحظه اتخاذ کنید که بر هر حوزه ای از تجارت شما تأثیر می گذارد. آنچه را که مشتریان شما نیاز دارند و می خواهند ارائه دهید. حضور برند قوی تری ایجاد کنید. تجارب مشتری بهتری ایجاد کنید . مشکلات را زودتر برطرف کنید
تجسم داده های خلاق
فرم و محتوا را با هم هماهنگ کنید تا به داده‌هایتان اثری بیشتر ببخشید
نمایش داده ها در یک نمودار یا یا نقشه می تواند راهی سریع و موثر برای درک و انتقال اطلاعات باشد. داده‌های قوی و قانع‌کننده‌ای که شفاف و قابل فهم هستند، تقریباً 43 درصد جذاب‌تر و متقاعدکننده‌تر هستند .
نمونه اولیه پردازش داده هااز کار جان اسنو، که یکی از بنیانگذاران اپیدمیولوژی به حساب می آید، به دست آمد، که با نمایش داده های خود بر روی نقشه، شیوع وبا را در سال 1854 در لندن ردیابی کرد . او کمک کرد تا دریابیم این بیماری چگونه در جامعه حرکت می کند
هنگامی که داده ها به موقع تفسیر و درک شوند، پردازش داده هاراهنمای قدرتمندی برای تصمیم گیری آگاهانه با اعتماد به قدرت پیش بینی آنها است.
هنر و علم در کنار هم قرار می گیرند
چه شکلی از تجسم محتوای داده های شما را قانع می کند؟ این بستگی به آنچه می‌خواهید در داده‌ها ببینید، داستانی که می‌خواهید بگویید، چه کسی باید داستان را در داده‌های شما ببیند و عوامل دیگر بستگی دارد.
تماشای جریان‌های داده از هر نوع به طور همزمان مسحورکننده، رضایت‌بخش و فوق‌العاده آموزنده است. نمونه ای از تجسم داده های متحرک و تعاملی جذاب و آموزنده، Visual Capitalist است .
در نهایت، شما آماده خواهید بود که داده های خود را به نمایش بگذارید. گاهی اوقات یک نمودار دایره ای ساده یا یک نمودار این کار را انجام می دهد. اما اگر به دنبال انجام کارهای خلاقانه‌تر با تجسم داده‌های خود برای جذب مخاطب هستید، Tableau نمونه‌ای از وضعیت فعلی ابزارهای تجسم داده است.
چگونه پردازش داده هامی تواند کسب و کار شما را بهبود بخشد؟
1. مکان یابی فرآیندها و ابتکاراتی که نیاز به بهبود یا تعدیل دارند.
نبض افراد و کسب و کارتان را بگیرید تا منابع پرسود در مورد آنها را پیدا کنید. تجسم داده‌های مناسب باعث خرید سریعتر و هم‌ترازی قوی‌تر می‌شود. درک کارایی و اثربخشی گردش کار، سلسله مراتب، و فرآیندهای کسب و کار روزمره، و همچنین کارکردهایی مانند بازاریابی، تولید، فروش و خدمات را می توان با جمع آوری داده ها و سپس تجزیه و تحلیل آنها به نتایجی خواهید رسید که فروش شما را چند برابر خواهد کرد.
2. مشتریان، شرکا و سایر ذینفعان خود را درک کنید.
در نظرسنجی شرکت کنید شبکه های اجتماعی را رصد کنید. این داده های مهم را با شفافیت و رضایت جمع آوری کنید. تیم قدرتمند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، داده‌های بزرگ و اینترنت اشیا می‌توانند هر مقدار داده‌ای را که دارید و نیاز دارید جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و درک کنند. دانستن اینکه مشتریان چه احساسی دارند، چه می‌خواهند و چگونه می‌توان تلاش‌های شما را بهبود بخشند، کلید موفقیت را به شما می‌دهد.
3. بازاریابی، فروش و سایر عملکردها را پیش بینی کنید.
یکی از بزرگ‌ترین ارزش‌های Big Data، یادگیری ماشین، قدرت مشورت با روندها و رفتارهای گذشته و حال و سپس پیش‌بینی آینده، ساختن یک استراتژی چابک بر اساس محتمل‌ترین مدل‌ها و سناریوها است.
4. موثرترین استراتژی ها را برای موقعیت خود ایجاد کنید.
تجزیه و تحلیل داده‌ها به تیم‌های شما امکان می‌دهد ببینند چه چیزی منجر به رشد فروش می گردد، و مهم‌تر از همه: چرا ؟ درک چرایی می تواند به حل مشکل شما کمک کند، زیرا تجزیه و تحلیل داده ها، یافتن مشکلات و همچنین به دست آوردن بینش هایی برای کمک به حل آن مشکلات است – خواه این یک مشکل کیفیت باشد یا یک موقعیت یا فرآیندی که باعث ریزش فروش می شود.
. رصد کردن داده ها، داستان‌های غیرممکن پیچیده‌ای را با چند تصویر بصری که جایگزین دریای داده‌ها می‌شود، نه تنها باعث صرفه‌جویی در زمان و هزینه برای رسیدن به آن نقطه می‌شود، بلکه در هدایت تیم شما به سمت استراتژی درست نیز کمک می‌کند.
5. با استفاده از داده های خود، ارتباط برقرار کنید و انگیزه دهید.
مشتریان، همکاران و سرمایه گذاران از داشتن اطلاعات پیچیده ارائه شده به روشی که درک آن آسان است و استفاده برای تصمیم گیری آگاهانه باشد، قدردانی می کنند. انتقال دانش، چشم انداز و استراتژی شما اغلب نیازمند داده های قوی برای پشتیبان گیری از آن است. برنامه خود را با اقتدار و اعتماد به نفس ارائه دهید.
۶- سریع، مؤثر و خلاقانه پاسخ دهید.
زمان همیشه تقاضای زیادی دارد و عرضه کمی دارد. سرعت برای چابکی ضروری است. خلاقیت قانع کننده است. به دست آوردن بینش روشن و فعلی برای اطلاع از اقدامات سریع، خلاقانه و موثر، مزیتی است که تجزیه و تحلیل داده و تجسم به شرکت هایی اعطا می کند که یاد بگیرند چگونه از مقیاس داده ها و امکانات به دست آمده استفاده کنند.
